iPAS 考題解析
下列何者不屬於降低過擬合的策略？
中級 機器學習技術與應用
難度：進階 ★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習建模與參數調校
- 能力指標
- 模型訓練、評估與驗證（L23303）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習建模與參數調校」範疇， 對應的能力指標為「模型訓練、評估與驗證」，涵蓋模型訓練、泛化能力與穩定性評估等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
下列何者不屬於降低過擬合的策略？
- A. L1/L2 正則化
- B. Dropout
- C. Early Stopping
- D. 擴增輸入特徵變數 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 擴增輸入特徵變數
擴增特徵變數增加了模型的輸入維度和複雜度，反而可能加劇過擬合（Overfitting）。降低過擬合應該簡化模型或限制模型容量。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. L1/L2 正則化 （不正確）
L1/L2 正則化（Regularization）懲罰大權重，是經典的防過擬合（Overfitting）方法
B. Dropout （不正確）
Dropout 隨機關閉神經元，防止過度依賴特定路徑
C. Early Stopping （不正確）
Early Stopping 在驗證損失開始上升時停止訓練
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 iPAS AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。